Identificación del nivel de complejidad de texto para el entrenamiento de chatbots basado en Machine Learning: una revisión de literatura|

El nivel de complejidad textual puede ser un inconveniente para algunas personas al momento de usar Chatbots, debido a que estos programas podrían dar respuestas cuyo nivel de complejidad no sea el que entienda el usuario. Entonces, aquellos Chatbots deberían ser entrenados con un conjunto de datos cuya complejidad textual sea la deseada, para evitar confusiones con los usuarios. Para ello, se define una revisión sistemática, en la cual se usan las bases de datos de Google Scholar, ACM Digital Library e IEEE Xplore, de las cuáles se obtiene la información necesaria empleando las palabras claves definidas por el método PICOC, obteniendo un total de treinta y ocho documentos que evidencian la existencia de distintas métricas para analizar la complejidad textual de textos, así como experimentos de entrenamiento con Chatbots y los correspondientes resultados de sus interacciones con los usuarios. Además, analizando documentos de tesis asociadas al tema de investigación, se refuerzan los conceptos de que la complejidad textual puede ser analizado mediante conjunto de métricas. Finalmente, en base a lo desarrollado en la revisión de la literatura y documentos de tesis, se presentan las conclusiones deducidas.Trabajo de investigació

Modelo de dados do estudante e do profissional na era da aprendizagem continuada: uma proposta para identificar conhecimentos, reais e potenciais, neste novo paradigma do século XXI/ Student and professional data model in the era of lifelong learning: a proposal to identify real and potential knowledge in this new XXI paradigm

Este trabalho apresenta um modelo computável que representa o conhecimento apreendido continuadamente por um determinado indivíduo com o objetivo de identificar competências instantâneas, projetadas e também deficiências. Fortemente embasado na teoria da Aprendizagem Significativa, o conhecimento é fragmentado em unidades conceituais e armazenado a cada evento aferidor, sendo esses últimos conduzidos por sujeitos externos (avaliadores humanos ou computadorizados) ou pelo próprio indivíduo por autodeclarações. A continuidade se caracteriza não só pelo registro histórico de todos os eventos aferidores, mas pela propagação, em cascata, dos novos conhecimentos, através da rede dos conceitos relacionados ao subdomínio aferido. O modelo proposto registra cada evento em que o indivíduo é arguido sobre determinado conceito e contém uma série de indicadores, tanto da quantidade do conhecimento em si, como também ponderaradores da sua importância no contexto e no tempo